마이크로소프트(MS)는 기업 고객에게 인공지능을 덜 무서워하게 만드는 방법으로 블록체인 기술을 내세우고 있다.
AI를 경계하는 소비자들과 마찬가지로 기업들은 방대한 데이터 세트에 기계학습 알고리즘을 무분별하게 적용하는 블랙박스(black box)에 전폭적인 신뢰를 보내는 데 역겹다. 그러나 수천 개의 기업들이 그들의 데이터를 관리하는 것을 돕는 마이크로소프트는 블록체인 한 개가 신뢰와 투명성을 더해줄 수 있다고 주장하면서 그러한 우려를 완화시켰다.
이를 뒷받침하는 새로운 툴인 Azure Blockchain Data Manager는 이 소프트웨어 거대 기업이 플로리다 주 올랜도에서 열린 연례 Ignite 컨퍼런스에서 발표했지만 기업 토큰을 만들기 위한 플랫폼의 발표로 빛을 잃었다.
블록체인 데이터 매니저는 체인 데이터를 가져와서 다른 애플리케이션에 연결한다. 따라서 노드나 스마트 계약 내부의 트랜잭션 데이터는 다른 데이터베이스나 데이터 저장소로 전송될 수 있다. AI를 배치할 수 있는 곳이나, 공급망(IoT)의 경우, 인터넷 정보(Internet-of-things, IoT)를 활용할 수 있는 곳들이다.
이 회사의 클라우드 컴퓨팅 사업자인 마이크로소프트 아즈레 블록체인 엔지니어링의 마크 메르쿠리 수석 프로그램 매니저는 "AI는 제조업에서 에너지, 공공 부문, 소매업까지 모든 수직적 분야에서 사업을 디지털로 전환하고 있다"고 말했다. "블록체인(Blockchain)은 알고리즘에서 들어오고 나가는 데이터에 이르기까지 모든 것이 신뢰할 수 있도록 보장할 수 있다."
다운스트림 데이터 분석을 위한 신뢰 중추 역할을 하는 것은 블록체인에게는 다소 추상적이고 겸손한 혁신으로 들릴 수 있다. 그러나 블록체인 자체로는 최초의 광고 물결을 탄 기업들 사이에서 뚜렷한 이익을 거의 보여주지 못하고 있다.
데이터 트랙
메르쿠리는 분산된 원장을 사용하여 AI가 분석하기 전에 데이터의 입증 여부를 확인할 수 있다고 말했다. "어디서 온 거야? 어디에서 변형되었는가? 그것을 변형시키기 위해 어떤 코드가 사용되었는가? 그 변혁의 입력과 산출물은 무엇이었습니까?"
이 개념은 가트너 리서치 부사장이자 저명한 분석가인 아비바 리탄에게 타당하다.
예를 들어 아르헨티나산 유기농 소고기 수출 추적에 블록체인, AI, IoT가 결합될 수 있다고 그녀는 말했다.
이 경우 블록체인(Blockchain)은 참가자들이 모든 조건과 정확한 선적 위치에 대해 합의할 수 있도록 해 AI가 발생할 수 있는 라인 아래쪽에 있는 유통 전략을 알려준다.
리탄은 "블록체인 없이도 그렇게 할 수 있다"고 말했다. "그러나 블록체인으로는 공유된 단일 버전의 진실과 불변의 감사 추적을 얻을 수 있기 때문에 AI 모델을 공급하기에 훨씬 더 좋은 데이터 출처가 될 수 있다"고 말했다.
마이크로소프트의 데이터 매니저는 "리더-불가지론"으로 설계되었으며, 이는 이 분야의 포경업자들이 전통적으로 JPMorgan의 쿼럼과 같은 엔터프라이즈 버전을 포함하여 에테르레움과 연계되어 왔음에도 불구하고 다양한 종류의 블록체인들과 함께 사용될 수 있다는 것을 의미한다.
테스트고객
마이크로소프트의 고객 중 하나인 계약 관리를 위한 클라우드 기반 플랫폼인 Icertis는 Ignite에서 출시되기 전에 Blockchain Data Manager "In Preview"를 테스트했고 윤리적인 공급망 계약과 특정 보조 의약품의 사용 방식을 포함하는 사용 사례를 구축했다. Icertis는 데이터 관리자 구축에 쿼럼을 사용했지만, 회사는 그 이전에 R3의 Corda를 주요 블록체인으로서 사용하였다.
예를 들어, 신뢰할 수 있는 AI의 개념을 보여주는 사례에는 책임의 제한이나 특정 유형의 재해 복구 조항이 포함된 계약이 포함된다. AI 모델에 데이터를 입력함으로써 최종 사용자가 계약 조건에 동의할 경우 위험 수준을 예측할 수 있다.
Icertis의 공동 설립자인 Monish Darda는 최종 사용자에게 AI가 어떤 결론에 도달하게 했는지 보여주는 것이 목적이었다고 말함으로써 어떠한 데이터 주도 편향도 일어나지 않는다는 것을 증명했다.
"나는 그 결정에 도달하기 위해 어떤 데이터가 사용되었는지 볼 수 있다."라고 다르다가 말했다.
그는 "만약 내 모델이 그 데이터로부터 훈련된다면, 그것은 나에게 거래 ID나 블록체인에서 쓰여진 거래의 해시를 줄 것이고, 나는 깊이 가서 '헤이, 2년 전에 내가 나의 기계학습 모델에서 사용했던 10개의 데이터 포인트가 나의 위험 계산에 영향을 주었다'고 말할 수 있다"고 말했다.
KPMG도
빅4 컨설팅사인 KPMG도 블록체인 기반의 신뢰할 수 있는 AI 출시를 내년 1월로 앞두고 있다.
KPMG의 미국 블록체인 리더인 아룬 고쉬는 기계 학습의 많은 부분이 데이터 과학이 아니라 데이터 공학이라고 말했다.
그는 "정보를 청소하고 수집하고 통합한 뒤 알고리즘을 실행한다"고 말했다. "우리가 알아낸 것은 당신이 본질적으로 불변하는 신뢰할 수 있는 계층을 추가함으로써 데이터 엔지니어링 프로세스를 압축할 수 있다는 것이다."